说起金融，大家并不陌生，毕竟和我们的钱包关系紧密。这个“多金”的产业能持续的高速发展，源自科技的赋能。

从ATM到信用卡，从网上银行到移动支付……金融科技正在改变着我们的生活。国内的金融科技发展尤为迅速，在全球金融科技市场中，中国正占据越来越重要的位置。

即便如此，金融科技的风口却从未停息……近，在第四届智能金融国际论坛上，再次提到了区块链、人工智能、5G等科技巨变的力量，强调了科技在资讯与数据领域的重要意义。

什么是金融科技？

简单介绍一下，金融科技（Fintech）是指通过利用各类科技手段创新传统金融行业所提供的产品和服务，提升效率并有效降低运营成本。

根据金融稳定理事会（FSB）的定义，金融科技主要是指由大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴前沿技术带动，对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等。

Python课程

随着大数据时代的到来，人工智能等前沿的科技在算法深刻改变了金融业态，并成为未来金融发展的制高点。金融科技正在传统金融行业的各个领域积积布局，已然成为新的风口。

随着人工智能发展而大火的Python，有着简单易学、速度快、可移植性、解释性、可拓展性、可嵌入性以及丰富的库等特点，使其在数学、大数据分析以及处理金融行业和财务（数据）分析中都有着得天独厚的优势。

Python在金融中的应用

Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每个数学语句都能转变成一行Python代码，每行允许超过十万的计算量。

在金融环境中迈出使用Python步的大部分人都可能要攻克某个算法问题。这和想要解出微分方程、求取积分或者可视化某些数据的科学工作者类似。

一般来说，在这一阶段，对正规开发过程、测试、文档或者部署没有太多的要求。然而，这一阶段似乎是人们特别容易爱上 Python 的时候，主要原因是 Python 的语法总体上和用于描述科学问题或者金融算法的数学语法相当近。

我们可以通过一个简单的金融算法——通过蒙特卡洛模拟方法估计欧式看涨期权的价值来说明这一现象。我们将考虑Black-Scholes-Merton（BSM）模型，在这种模型中期权的潜在风险遵循几何布朗运动。假定我们使用以下数值化参数进行估值：

初始股票指数水平 S0=100；

欧式看涨期权的行权价格 K=105；

到期时间 T=1 年；

固定无风险短期利率 r=5%；

固定波动率 σ=20%。

在 BSM 模型中，到期指数水平是一个随机变量，由公式 1-1 给出，其中 z 是一个标准正态分布随机变量。公式Black-Scholes-Merton（1973）到期指数水平

下面是蒙特卡洛估值过程的算法描述。

（1）从标准正态分布中取得 I 个（伪）随机数 z(i)，i∈{1，2，…，I}。

（2）为给定的 z(i)和公式 1-1 计算所有到期指数水平 ST(i)。

（3）计算到期时期权的所有内在价值 hT(i)=max(ST(i) K，0)。

（4）通过公式 1-2 中给出的蒙特卡罗估算函数估计期权现值。公式 1-2 欧式期权的蒙特卡洛估算函数。